基于Moldflow和Ansys联合仿真对进气歧管注射成型及进气性能优化的研究

以优化聚酰胺6/玻璃纤维(PA6/GF30)进气歧管的翘曲变形来改善歧管的进气性能为目标,利用BoxBenhnken设计响应曲面试验,再构建随机森林回归模型,并以响应曲面实验所得数据为原始数据进行寻优预测。最后,通过Moldflow和Ansys联合仿真对歧管的进气过程进行模拟。结果表明,歧管的翘曲变形量的预测值与实际值拟合度较高,说明随机森林回归模型是有效的;优化后的歧管翘曲变形量由原来的1.413 mm下降到1.032 mm,下降了27%,进气流量的偏差率和不均匀度分别由原来的[-3.944 153 2%,3.554 111%]、7.498 3%下降到[-2.545 082 2%,1.697 694 7%]、4.242 8%,其进气性能得到明显改善。

随机森林算法在进气歧管注塑成型优化的应用

经研究发现进气歧管的翘曲变形会影响其进气性能。本文基于进气歧管的翘曲变形问题,以优化歧管的翘曲变形量为目标,提出一种随机森林智能优化算法,并设计25组正交实验样本和4组噪音样本作为随机森林回归模型的原始数据,再利用Bootstrap采样对29组原始数据进行有放回的重复随机抽取新的数据样本作为训练集,并将训练的预测值与实际值进行比较以验证回归模型的可靠性,并得到预测翘曲变形量为1.0755 mm,经仿真验证实际翘曲变形量为1.084 mm,误差为0.8%,且与参考模型翘曲变形量相比较下降了13.6%。结果表明,随机森林回归模型在注塑成型的寻优应用中的精度是比较高的。

基于宏-微观尺度黏度模型的微注塑成型工艺参数优化设计

选取微泵泵体为研究对象,采用Moldflow有限元软件,修正其黏度模型为宏-微观尺度黏度模型,以优化翘曲变形量为目标,对其微注塑成型过程进行数值模拟。设计基于信噪比的4因素4水平正交试验,结合灰色关联度和均值极差法对实验结果进行分析,得到模具温度50℃,熔体温度270℃,注射速度80 mm/s,保压压力110 MPa的最佳工艺参数组合,优化后的最小翘曲变形量为0.0795 mm。并得出各因素对微泵泵体质量的影响程度,可排序为保压压力>模具温度>熔体温度(注射速度),为实际微注塑成型提供了加工工艺方面的重要依据。